[컬럼] 데이터 폭증 디지털경제 시대, 주목해야할 기술정책 10가지
[컬럼] 데이터 폭증 디지털경제 시대, 주목해야할 기술정책 10가지
  • 파이낸셜신문
  • 승인 2020.01.28 12:18
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브래드 스미스(Brad Smith) 마이크로소프트 최고법률책임자(CLO)

디지털시대가 빠르게 도래하고 있다. 우리는 이러한 미래전망에 대한 결론을 내렸을 때 기술의 혁신은 더 빨리 가속화될 것이다. 디지털 기술의 역동성은 더이상 지속가능하지 않고 빠르게 진화한다.

2020년대는 컴퓨팅 파워의 지속적 발전과 클라우드 및 디지털 데이터의 폭발적 증가로 2010년대보다 25배나 많은 데이터로 시작했다. 2020년대는 이러한 추세가 계속돼 퀀텀 컴퓨팅의 획기적 연산능력에서부터 헬스케어, 5G 등 기술의 사용이 더욱 발전될 것이다.

2010년대가 처음 시작됐을 당시보다 25배나 많은 디지털 데이터가 발생하고 있는 2020년대의 첫 발을 내딛고 있다. 인공지능(AI)은 더 빠르게 진화할 것이며 다양한 기회를 제공하는 세상을 만드는 데 기여할 것으로 전망된다. 이에 2020년대 주목해야 할 10개 기술정책 이슈를 살펴보고자 한다.

브래드 스미스(Brad Smith) 마이크로소프트 최고법률책임자(CLO)  (사진=마이크로소프트)
브래드 스미스(Brad Smith) 마이크로소프트 최고법률책임자(CLO) (사진=마이크로소프트)

지속가능성(Sustainability) = 기후변화에 관한 최근의 과학적 연구 흐름을 살펴보면 지구가 임계점에 다달았음을 보여주고 있다. 이는 지속가능성이 테크 산업을 비롯해 향후 10년간 주요한 정책 이슈 중 하나가 될 것으로 예상된다. 전세계가 환경문제를 해결하기 위해 더욱 적극적인 조치를 취함에 따라 디지털 데이터와 기술은 향후 10년 동안 가장 가치 있는 도구 중 하나로 입증될 것이다.

현재 탄소 문제가 가장 주목받고 있지만 기후 문제는 이미 다각적이다. 물, 폐기물, 생물다양성 및 생태계 문제를 해결하기 위해 긴급하고 협력적인 조치가 필요하며 이는 데이터 사이언스와 AI를 통한 통찰력과 혁신을 촉진할 것으로 기대된다.

향후 짧게는 5년에서 10년 안에 지속가능성에 대한 문제는 여태껏 경험해 보지 못한 큰 영향력을 미칠 수 있다. 이것은 지정학적인 문제로 어느 나라 혼자서도 해결할 수 없는 문제이며 지구 보존을 위해 국경을 초월한 의견과 행동이 중요하다.

민주주의 수호(Defending Democracy) = 75개의 민주주의 국가들을 조사해 발표한 2019년 연간 민주주의 지수(Annual Democracy Index)에 따르면 민주주의 수치는 2010년대 중반에 최고조에 달했지만 이후 감소 및 정체기에 진입했다.

더불어 디지털 플랫폼이 상용화되고 행동주의 기반 마케팅이 성행하면서 편향된 정보(information silo)가 급증해 민주주의가 변질되고 있다. 마이크로소프트는 전세계적으로 민주주의를 수호하는 각 정부, 기업 및 비영리 단체와 협력해 건강한 민주주의의 실현에 대해 지속적으로 관심을 갖고 이를 지원하기 위해 노력하고 있다.

민주주의 수호를 위해 해킹과 이메일 유출로부터 정치 캠페인과 정부를 보호하기 위한 노력이 필요하다. 더욱 중요한 것은 유권자 명부와 선거 자체에 대한 디지털 보호가 필요하다는 점이다. 또 가장 광범위하게는 소셜 미디어 플랫폼의 기본적 특성을 악용한 허위 정보 캠페인에 대한 보호가 요구된다.

2016년에 발생한 미국 대선 캠페인 해킹사태와 2017년에 발발한 워너크라이(WannaCry)와 낫페트야(Not-Petya) 같은 랜섬웨어 공격 등 민간 영역에 사이버 공격이 침투했던 선례들이 2020년대에도 반복되어서는 안된다.

저널리즘(Journalism) = 건강한 민주주의는 건전한 저널리즘을 필요로 하지만 전통 미디어 시장은 약화되고 있다. 미국 노동부가 2018년에 집계한 방송 산업 종사 인력은 3만7900명으로 2015년 대비 14%, 2004년 대비 47% 감소했다. 전통 미디어 산업의 수익원은 소셜 미디어, 검색 엔진, 크레이그리스트(Craigslist) 등 닷컴 산업이 발전하면서 대폭 감소했다.

마이크로소프트는 언론인 보호와 저널리즘의 청렴성 제고를 위해 AI 기술을 지원하고 있으며 전통 미디어 산업이 양질의 저널리즘 생태계 조성을 이끌도록 노력하고 있다. 일례로 AI 기술로 딥페이크(Deepfakes)를 감별해 영상 조작으로 인한 허위 사실 유포를 줄이고 신뢰할 수 있는 콘텐츠 확산에 기여하고 있다.

클루니정의재단(Clooney Foundation for Justice)과 협업해 인권 남용, 부패, 분쟁 분야를 취재하는 언론인들을 보호할 수 있도록 AI 기술을 지원하고 있다. 2019년에 미국 비영리단체인 언론인 보호 위원회(Committee to Protect Journalists)가 발표한 통계에 따르면 해당 분야 취재 기자 중 25명이 사망, 250명이 투옥, 64명이 실종됐다.

향후 10년간 AI와 같은 디지털 기술은 언론인의 안전을 모니터링하고 위협을 발견하며 법정에서 정의를 보장하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.

AI 시대의 프라이버시(Privacy in an AI Era) = 2013년 스노든(Snowden) 사태로 전세계는 정부의 개인 정보 조회 사실에 대해 분노했다. 이에 기술 기업들은 암호화 기술을 고도화하고 정부 기관에 소송을 제기함으로써 이슈에 대응했다. 그러나 2018년에 케임브리지애널리티카(Cambridge Analytica) 데이터 스캔들이 불거지면서 디지털 프라이버시는 전세계적으로 최고 순위의 정치적 이슈로 떠올랐다. 이러한 과정에서 개인정보보호법은 계속 확산됐고 10년 동안 49개의 새로운 국가가 광범위한 개인정보보호법을 채택했다.

하지만 이는 단지 지역적인 확산 뿐만은 아니다. 프라이버시 보호의 제1물결은 유럽연합(EU)이 웹사이트에서 소비자 데이터 사용을 사전에 고지하고 정보 사용에 대한 동의를 받도록 법률을 제정하면서 형성됐다. 이후 이러한 소비자 데이터에 대한 접근 및 통제권을 소비자에게 부여하는 것을 골자로 하는 제2물결이 GDPR(General Data Protection Regulation, 유럽 연합 개인 정보 보호 규정)의 주도에 의해 시작됐다.

2020년대에는 기업들의 데이터 사용 목적에 대해 강도 높은 규제가 적용되고 안면 인식 및 데이터 보호 기술로 민감한 정보의 이용과 프라이버시 규제의 사각지대를 관리하는 제3의 물결이 다가올 것으로 기대된다.

데이터 및 국가 주권(Data and National Sovereignty) = 한 세기 전에 연소 엔진이 가장 중요한 발명품이 됐을 때 원료가 되는 석유는 세계에서 가장 중요한 자원이 됐다. AI가 향후 30년 동안 가장 중요한 기술로 부상함에 따라 AI를 연료로 하는 데이터가 21세기의 가장 중요한 자원이 될 것으로 기대된다. 이러한 데이터 축적은 세계를 위한 경제적 그리고 지정학적 이슈를 만들어내고 있다.

최근 몇 년 사이 디지털 기술과 지정학의 이해관계가 얽혀 국가 내 디지털 데이터 보호와 통제권을 규정하는 ‘디지털 주권’ 개념이 주목받기 시작했다. 국가 보안을 위해 명문화된 허가 요건이 충족되지 않았을 때 공공 분야의 데이터가 개방되지 않도록 규제하며 동시에 경제학적인 관점에서 국내 기술 발전을 위해 타 국가의 발전된 기술들을 수용해야 한다는 내용이다.

데이터 경제는 공 정책의 신성장동력이다. 데이터양의 증가가 ‘더 나은 AI(Better AI)’ 모델을 개발하고 AI의 활용도를 더욱 높일 것이다. 그러나 일부 선도 국가들과 기업들에 데이터가 편중되는 현상이 우려된다. 디지털 주권이 오픈 데이터 이니셔티브(Open Data Initiative)의 원동력이 돼 소규모 기업과 단체가 정보를 공유 또는 연합하는 환경이 조성되고 새로운 라이센싱 및 지적 재산권 정책이 수립된다면 이러한 현상이 완화될 수 있을 것이다.

디지털 안전(Digital Safety) = 2010년대는 새로운 기술이 온라인 세상을 더욱 안전하게 만들 것이라는 낙관으로 시작됐지만 테러리스트들과 범죄자들이 더욱 새로운 기술로 무고한 사람들에게 피해를 주기도 했다. 여러 기술 분야와 정부가 대응에 나섰지만 지난 10년은 디지털 안전의 진보를 위한 끊임없는 전쟁이 있었던 시기이기도 하다.

낙관주의는 마이크로소프트와 해니 파리드(Hany Parid) 매사추세츠 공과대학 교수가 2009년에 함께 개발한 포토 DNA(PhotoDNA)로 시작됐다. 포토 DNA는 온라인상의 사진들을 비교 및 대조해 아동 착취에 관련된 불법 이미지들을 식별해 내는 기술로 아동 착취(Sale of Children) 및 아동 포르노(Child Porn) 이미지 확산 등의 문제해결에 기여했다.

그러나 2019년 하반기 미국 뉴욕 타임즈(New York Times)가 게재한 기사에 따르면 범죄자들이 영상 및 라이브 스트리밍(live streaming) 기술을 이용해 아동 착취를 지속하는 등 범죄 수법 역시 최신 기술을 이용해 진화하고 있다. 뉴질랜드 크라이스트처치(Christchurch Call) 테러 이후 체결된 크라이스트처치 콜(Christchurch Call)과 같은 민관학 협력 위기 대응 협정이 더 많이 마련될 필요가 있다.

인터넷 불평등(Internet Inequality) = 2010년대가 지나면서 세계 인구의 절반 이상에게 인터넷이 보급됐지만 교외 지역의 고속 통신망 보급은 아직 미비하다. AI 시대에 인터넷과 통신은 경제 발전을 위한 필수 요건으로 발전의 가속화를 위해서 인터넷 접근 주체와 사용자별 인터넷 이용 속도에 대한 체계적인 데이터가 필요하다.

5G에 이어 6G 통신망, TV 화이트 스페이스(TV White Space)와 같은 저궤도 위성 기술들이 발전하는 현실에서 인터넷 불평등으로 인한 경제적 불평등 해결을 숙고해야 할 필요가 있다.

기술냉전시대(A Tech Cold War) = 2020년대는 10년 전 크게 눈에 띄지 않았던 기술 질문으로 시작된다. 이는 미국과 중국 사이의 ‘기술냉전’으로 2020년대에는 이에 대한 해답이 보일 것으로 기대된다.

2010년대에 중국은 국가 인터넷 감시시스템(Great Chinese Firewall)으로 해외 콘텐츠를 강력히 제재했고 2016년에 사이버 보안법을 통과시켜 중국 내 네트워크 인프라와 정보 시스템으로 국가 주권과 데이터 보호를 강화했다. 중국의 국내 정보보안은 엄격한 반면 글로벌 시장에서 화웨이, 알리바바, 텐센트 등 중국 기업 제품들은 인지도 및 점유율을 확대하고 있으며 기술 생태계도 점차 경쟁력이 강화되고 있다.

미국과 중국 양국은 기술을 둘러싼 긴장을 완화할 준비를 하며 새로운 10년을 시작하고 있다. 기술냉전이 시작되기 전에 생각할 수 있는 가장 대표적인 예는 바로 미국과 소련 사이의 40년 이상 지속된 냉전으로 이는 지구상의 거의 모든 나라에 영향을 미쳤다. 2020년대를 내다보면서 각국의 전략적 문제, 그에 대한 영향은 결코 작아지지 않았다.

AI 윤리(Ethics for Artificial Intelligence) = 지난 10년간 데이터의 식별 패턴을 기반으로 한 머신러닝, 시각, 음성인식, 번역 등에 대한 인지가 인간의 인식과 일치시키는 능력이 향상되는 등 AI 기술은 많은 발전을 이루었다. 2020년대에는 더 나아가 AI의 올바른 의사 결정을 위한 기술적 역량과 함께 윤리 및 인권에 대한 책임 의식이 균형있게 탑재돼야 할 것이다. 마이크로소프트도 앞서 지난 2018년 1월 ‘6가지 윤리 원칙’을 발표한 바 있다.

2020년대에는 AI 적용 원칙의 규명보다 거버넌스 모델, 엔지니어링 요건, 교육, 모니터링, 컴플라이언스 등 명확한 기준으로 AI 윤리를 실행하는 것이 주요한 트렌드가 될 것으로 보인다.

AI 윤리 설정의 목표와 결과의 합치 여부가 중요한 동향이 될 것이다. 현재 안면 인식 기술 및 살상 무기에 대한 AI 적용 여부가 세계적으로 중요한 의제다. 이와 같이 2030년대에 더 많은 기술 이슈들이 활발하게 논의되고 기술 윤리에 대한 소통이 원활해지도록 2020년대에 많은 노력이 선행돼야 할 것이다.

AI 경제시대의 고용과 소득불평등(Jobs and Income Inequality in an AI Economy) = AI 발전으로 인해 인간의 업무 및 일자리를 기계가 대체할 수 있게 되면서 2020년대에는 지속적인 경제적인 혼란이 야기될 것으로 보인다. 동시에 AI는 오늘날 존재하지 않는 새로운 일자리, 기업은 물론 새로운 산업까지도 창출할 것이다.

그렇기 때문에 AI는 이전의 산업 혁명 때와 마찬가지로 향후 몇 년 동안 또는 특정 장소에서 번영과 고충 사이의 불균형을 이룰 것으로 예상된다.

AI 경제시대에서 성공하기 위해서는 새로운 기술을 갖춰야 한다. 2010년대의 기술 발전은 개발도상국 경제를 부흥시켰지만 고용 시장 내 경쟁이 과열됐다. 이로 인해 선진국들은 내수를 강화하고 미래 성장을 위해 교육에 투자해야 한다는 깨달음을 얻었다.

일례로 링크트인 내 데이터를 보면 유럽 내 기업들은 견습 경험, 기술 습득, 학부 생활 중 취득한 자격증을 요구하고 있으며 미국과 같은 나라 역시 이러한 추세에 가담했다. 이러한 추세를 감안할 때 정부 역시 개인의 교육 비용을 지원하는 데에 대한 정치적 관심도 함께 더 커졌다는 것을 확인할 수 있다. 나아가 향후 많은 인사 담당자들과 정부 기관들은 AI 교육 기회 확장에 투자할 것으로 보인다.

AI 기술 도입 확대로 경제적 파급 효과는 커질 수밖에 없으며 이에 대한 새로운 정책적 접근이 필요하다. 약 40년간의 기술 발전은 조세, 주거, 교육, 건강, 소득 재분배 문제에 영향을 미쳤고, 소득 불평등이 더욱 심각해졌다. 이에 대해 더 강력한 경영 규제, 제조물 책임법, 반독점 규제, 공공 투자, 소득세 정책이 실행돼야 할 것이다.[파이낸셜신문]



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